적정 엔지니어링으로 검색 속도 10x 빠르게 만들기

이 글은 에어브릿지에서 트래킹링크 조회 및 검색 기능의 성능 저하 문제를 해결한 경험을 공유합니다. 데이터가 누적되면서 검색 시간이 분 단위로 늘어나 사용자 경험에 악영향을 미쳤습니다.

문제의 원인은 텍스트 컬럼에 대한 복잡한 LIKE 쿼리와 여러 테이블 간의 JOIN이었습니다. 특히, 100자 이상의 텍스트 컬럼 전체에 LIKE 쿼리를 수행하고 정규식까지 사용하는 방식은 성능을 크게 저하시켰습니다.

또한, 사용자 정보 조회를 위해 여러 테이블을 JOIN하고, JOIN된 테이블에서도 LIKE 쿼리가 필요한 경우가 있어 성능에 부담을 주었습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 적정 엔지니어링 접근 방식과 구체적인 개선 방안을 제시하며 검색 속도를 10배 빠르게 만든 경험을 설명합니다.